Wadliwy wykres pochodzi z pierwszej strony gazety
Rzeczpospolita.
link do pierwszej strony: https://archiwum.rp.pl/2024/04/19
Jest to wykres słupkowy, ale widzimy na nim również dane przedstawione tylko za pomocą napisów. Ponadto wykres pokazuje sporo informacji, a więc cieżko jest nam porównywać ze sobą te wszystkie wartości.
Moją propozycją na przedstawienie powyższych danych jest interaktywny wykres słupkowy, pogrupowany ze względu na obszar badań i rok, w którym sami możemy wybrać, które dane będziemy ze sobą porównywać. Poniżej kod potrzebny do jego wygenerowania i wykres:
library(plotly)
library(dplyr)
region <- c(rep("Polska", 6), rep("Europa", 6) )
sprzedaz23 <- c(36.8, 44.4, 9.7, 3.9, 2.7,2.5, 24.4, 37.4, 14.4, 13.9, 7.2, 2.7)
sprzedaz24 <- c(45.7, 35.4, 9.2, 3.4, 2.8, 3.5, 29, 35.4, 12.4, 13, 7.1, 3)
naped <- rep(c("klasyczna hybryda", "benzyna", "diesel", "elektryczny",
"hybryda plug-in", "inne"),2)
data <- data.frame(region, sprzedaz23, sprzedaz24, naped)
datapol <- data %>% filter(region == "Polska")
dataeur <- data %>% filter(region == "Europa")
plot <- plot_ly() %>%
add_trace(data = datapol, x = ~as.list(naped), y = ~sprzedaz23, type = 'bar', name = '2023 Polska') %>%
add_trace(data = datapol, x = ~as.list(naped), y = ~sprzedaz24, type = 'bar', name = '2024 Polska') %>%
add_trace(data = dataeur, x = ~as.list(naped), y = ~sprzedaz23, type = 'bar', name = '2023 Europa') %>%
add_trace(data = dataeur, x = ~as.list(naped), y = ~sprzedaz24, type = 'bar', name = '2024 Europa') %>%
layout(
updatemenus = list(
list(
type = "buttons",
direction = "right",
buttons = list(
list(method = "restyle",
args = list("visible", list(T, T, F, F)),
label = "Polska"),
list(method = "restyle",
args = list("visible", list(F, F, T, T)),
label = "Europa"),
list(method = "restyle",
args = list("visible", list(T, T, T, T)),
label = "Oba")))), title = "Sprzedaż nowych samochodów wg rodzaju napędu (w proc.)",
xaxis = list(title = 'Napęd'),
yaxis = list(title = 'Odsetek', range = c(0,45)))
plot
Na tym wykresie bez problemu możemy porównywać wszystkie wielkości i jest to zdecydowanie łatwiejsze. Jeżeli chcemy skupić się na konkretnym obszarze badań, możemy wybrać go z przycisków znajdujących się obok, dzięki czemu wizualizacja będzie prostsza w odczytywaniu.